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자율주행·로봇 인식 정확도 "지금보다 2배 개선 가능"

사람의 뇌 신경 전달 원리(시냅스)를 그대로 모사한 로봇 비전 센서가 개발됐다. 자율주행이나 드론, 로봇 등에서 주변 환경 인식이 더 빠르고, 정확해질 전망이다. 다만, 기술 성숙도 측면에서는 2차원 재료 사용으로 기초 단계고, 대신 실리콘 반도체로 상용화를 추진 중이라고 KIST 연구팀은 설명했다. UNIST 신소재공학과 최문기 교수팀은 한국과학기술연구원(KIST) 최창순 박사팀, 서울대학교 김대형 교수팀과의 공동으로 시냅스 모방 로봇 비전 센서를 개발했다고 4일 밝혔다. 비전 센서는 기계의 눈 역할을 하는 부품이다. 센서가 감지한 정보는 뇌의 역할을 하는 프로세서로 전달된다. 정보가 여과 없이 전달되면 전송 데이터가 늘어나 처리 속도가 느려지고, 불필요한 정보로 인해 인식 정확도도 떨어진다. 조명이 급격히 바뀌거나 밝고 어두운 영역이 뒤섞인 상황에서는 이 같은 현상이 더 두드러지게 나타난다. 연구팀은 뇌 시냅스에서 일어나는 도파민-글루타메이트 신호 전달 경로를 모방해 윤곽선처럼 명암 대비가 큰 시각 정보만을 골라낼 수 있는 비전 센서를 개발했다. 뇌에서 도파민이라는 신경전달물질이 글루타메이트 신호의 반응을 조절해 신호 세기를 조절하는 생리 현상을 본떠, 이를 빛에 반응하는 반도체 소자(시냅스 모사 광트랜지스터)에 구현했다. 최문기 교수는 “눈 자체에 뇌의 일부 기능을 부여한 인-센서 컴퓨팅(in-sensor computing) 기술을 적용해 영상 데이터의 밝기와 대비를 스스로 조절하고, 불필요한 정보는 걸러낸다”며“초당 수십 기가비트에 달하는 영상 데이터를 처리해야 하는 로봇 비전 시스템 부담을 근본적으로 줄일 수 있다”고 설명했다. 기존에는 모든 영상 데이터를 CPU나 GPU 같은 외부 프로세서로 전송해 처리하지만, 이 기술은 센서가 내부에서 직접 이미지 밝기와 대비를 최적화하고 중요한 정보만 선별해 남기는 방식이다. 실제 실험 결과, 이 비전 센서는 영상 데이터 전송량을 기존 대비 약 91.8% 줄이면서도, 객체 인식 시뮬레이션의 정확도는 약 86.7%까지 끌어올릴 수 있는 것으로 확인됐다. 이 센서는 게이트 전압에 따라 전류 반응이 바뀌는 광트랜지스터로 이루어져 있다. 게이트 전압은 뇌의 도파민처럼 반응 강도를 조절하는 역할을 하며, 광트랜지스터에서 나오는 전류는 글루타메이트 신호에 해당하는 자극 전달을 모사한다. 게이트 전압을 조절하면 빛에 민감해지기 때문에 어두운 환경에서도 또렷하게 윤곽 정보를 감지할 수 있다. 또 빛의 절대 밝기뿐 아니라 주변과의 밝기 차이에 따라 출력 전류가 달라지도록 설계돼 밝기 변화가 큰 경계면, 즉 윤곽선은 더 강하게 반응하고 밝기가 일정한 배경은 억제된다. 최창순 KIST 박사는 “이번 기술은 로봇·자율주행 자동차·드론·IoT 기기 등 다양한 비전 기반 시스템에 폭넓게 적용할 수 있다”며 “데이터 처리 속도와 에너지 효율을 동시에 높일 수 있어, 차세대 인공지능 비전 기술의 핵심 솔루션으로 활용될 수 있을 것”이라고 기대했다. 최 박사는 "현재 이 기술을 실리콘 반도체 분야에서 이용하는 방안도 함께 모색 중"이라며 "상용화가 이루어진다면, 실리콘 분야에서 먼저 이루어질 것"이라고 부연 설명했다. 최문기 교수는 "별도의 복잡한 연산 장치도 필요없다"며 "이 같은 기술이 실시간 반응성과 에너지 효율이 중요한 차세대 인공지능 비전 기술 핵심 해법으로 주목받고 있는 이유"라고 덧붙였다. 연구는 한국연구재단 우수신진사업, KIST 미래원천반도체기술개발사업, 기초과학연구원 지원을 받았다. 연구 결과는 국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 온라인으로 5월2일 게재됐다.

2025.06.04 08:00박희범 기자

UNIST, 전세계 식물 광합성량 예측하는 AI모델 개발

전세계 식물이 흡수하는 이산화탄소 양을 정확하게 예측하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 과학적 기후 변화 대응과 탄소 중립 정책 마련에 도움을 줄 것으로 기대됐다. UNIST는 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀이 정지궤도 기상위성의 고빈도 복사·기상 자료를 학습시켜 총일차생산량을 1시간 단위로 추정하는 AI 모델을 개발했다고 1일 밝혔다. 총일차생산량(GPP)은 광합성에서 식물이 실제로 흡수한 탄소량을 나타내는 지표다. 연구팀은 일본 기상청이 운영하는 히마와리(Himawari)-8 정지궤도 위성으로부터 10분 간격으로 받은 고빈도 복사·기상 관측 데이터와 AI 기반 기계학습 기법을 결합했다. 논문 제1저자인 배세정 연구원은 "1시간 단위로 식생의 GPP를 정밀하게 추정할 수 있다"며 “기존 극궤도 위성은 하루 1~4회만 관측이 가능해 시간대별 광환경 변화를 반영하기 어려웠다"고 설명했다. 예측 모델에는 다양한 기상 자료와 함께 대기 중 에어로졸이 햇빛을 얼마나 흡수하거나 산란시키는지를 나타내는 '에어로졸 광학두께(AOD)'가 활용됐다. AOD는 미세먼지와 같은 입자상 물질 농도를 간접적으로 반영하는 위성 관측 지표다. 햇빛 세기와 성질에 영향을 준다. 연구팀은 AI가 예측에 어떤 정보를 바탕으로 판단했는지를 'SHAP((Shapley Additive Explanations)' 기법으로 해석했다. 배세정 연구원은 "연구결과 아침과 해 질 무렵 시간대에 AOD가 광합성 예측에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 나타났다"며 "이번에 개발한 AI 기반 모델이 기존 경험적 GPP 추정 방식보다 시간 해상도와 정확도 모두에서 우수한 성능을 보여줬다"고 덧붙였다. 임정호 교수는 “2km 공간 해상도에서 동아시아 지역을 대상으로 하루 24시간 동안 탄소 흡수 반응을 시계열로 추정할 수 있다"며 "생태계 탄소 흐름 분석, 식생 반응 감시, 광환경 기반 탄소모델링 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것“이라고 기대했다. 연구 결과는 원격탐사 분야 최상위 국제 학술지 '환경원격탐사'(RSE)에 현지시간 1일 게재됐다. 연구는 환경부 한국환경산업기술원, 국토교통부 국토교통과학기술진흥원 등의 지원을 받았다.

2025.06.01 15:41박희범 기자

SK온, UNIST와 '배터리 인재 양성' 프로그램 확대 운영

SK온이 울산과학기술대학원(UNIST)과 배터리 인재 양성을 위한 협력을 강화한다. 우수 인재를 확보하고 연구개발 저변을 넓혀 미래 경쟁력을 강화해 나간다는 전략이다. SK온은 UNIST와 'e-SKB 산학 협동과정' 연장 협약을 체결했다고 28일 밝혔다. 전날 울산광역시 울주군 UNIST 본관에서 열린 체결식에서는 안현실 UNIST 부총장, 박기수 SK온 R&D 본부장, 이승노 SK온 선행공정개발실장, 김영식 UNIST 산학협력단장 등이 참석했다. e-SKB는 SK온과 UNIST가 함께 만든 배터리 인재 양성 프로그램으로 2022년 3월 시작됐다. 해당 전형 입학생은 등록금 및 학연 장려금 지원을 받으며 연구를 하고 졸업 후 SK온 취업의 특전이 주어진다. 이번 협약으로 양측은 협력기간 연장과 더불어 e-SKB 참여학과와 선발 범위를 넓히는 데 뜻을 모았다. 우수 인재들과 접점을 늘리고 배터리 연구 분야 확대를 위해서다. e-SKB 참여학과는 에너지화학공학과에서 기계공학과, 전기전자공학과까지 확대하고 석사 과정에 더해 박사 과정을 밟는 것도 가능케 했다. 기존에는 UNIST 최초 입학시에만 e-SKB 참여 기회가 주어졌지만 앞으로는 재학 중에도 프로그램에 지원할 수 있다. 교수진 연구활동 및 논문 지도에 대한 지원도 강화한다. 이를 통해 배터리 관련 연구 증진 및 우수 인재 확보 효과가 기대된다. 박기수 SK온 R&D 본부장은 “미래 배터리 산업을 이끌 인재를 육성하기 위해 SK온은 최선의 노력을 다할 것”이라며 “연구개발 저변을 넓히기 위해 다양한 협력 방안을 모색해 나가겠다”고 말했다. 안현실 UNIST 부총장은 “SK온과 인재 양성의 새로운 모델을 만들어 나갈 것”이라며 “전주기 배터리 전문 인력 교육을 더욱 강화하겠다”고 말했다. 협약 체결 후 박 본부장은 UNIST 재학생 대상으로 특강에 나서 배터리 기술 전망과 SK온의 연구개발 전략을 소개했다. 약 80명의 학생과 교수진이 모인 자리에서 그는 시장과 고객사의 요구가 다양해짐에 따라 배터리 연구개발 범위 역시 넓어지고 있으며 이에 따라 연구개발 인력의 중요성이 더욱 커지고 있다고 말했다. 박 본부장은 “배터리 주요 소재만 아니라 설계, 공정, 분석, 시뮬레이션 등 넓은 범위의 연구개발이 필요하다”며 “제품과 시스템의 성능, 안전성, 신뢰성을 높이기 위한 연구는 계속해서 발전하고 있다”고 말했다. 이어 박 본부장은 연구개발 역량이 SK온 경쟁력의 원천임을 강조했다. 그는 기존의 틀을 깨고 새롭게 도전하는 연구개발을 통해 SK온은 전진해 나갈 것이라고 밝혔다. 박 본부장은 “연구개발 노력에는 끝이 없다”며 “SK온은 차별화된 기술로 '테크 리더십'을 공고히 하고 미래 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 말했다. SK온은 UNIST외에 카이스트, 성균관대, 한양대 등과도 협력 프로그램을 통해 배터리 전문 인력을 양성하고 있다.

2025.05.28 09:08김윤희 기자

사람지문이 같을 확률 640억 분의1…인공지문이 같을 확률은

사람 지문이 같을 확률은 640억 분의 1이다. 유전정보가 일치하는 일란성 쌍둥이 조차 지문은 다르다. 국내 연구진이 지문이 같을 확률이 거의 0에 가까운 '인공지문'을 개발해 화제다. UNIST는 화학과 심교승 교수 연구팀이 사람 지문보다도 더 고유한 주름 패턴을 새긴 손가락 전자 피부를 개발했다고 14일 밝혔다. 심교승 교수는 "피지컬 AI 로봇에 전자 피부를 이식하면, 고유 식별이 가능한 로봇 지문 시대가 열릴 것"으로 기대했다. 전자 피부는 감각을 느끼는 센서 등을 내장해야 하고 피부의 유연함 또한 구현해야 하기 때문에 딱딱한 무기물 대신 유연한 유기물이 더 적합하다. 특히 손가락 전자 피부는 물체를 구분할 수 있는 능력 또한 갖춰야 해서 전자 피부 기능에 충실하면서도 지문처럼 고유 패턴까지 갖춘 피부를 만들어내기 어려웠다. 심 교수 연구팀은 이를 극복하기 위해 유연한 고분자(SEBS) 전자 피부에 무작위 주름 패턴을 새기는 방안을 다각적으로 시험하며, 인공지문 제작 방법을 찾았다. 연구팀은 유연 고분자를 화학 처리해 피부를 1차로 제작한 뒤, 여기에 톨루엔 용매를 떨어뜨리고 고속 회전시키면 피부 표면에 무작위 주름이 생긴다는 것을 확인했다. 톨루엔 용매로 부풀었던 피부 표면이 용매가 증발하면 쪼글쪼글하게 수축하는 원리다. 이 인공 지문이 똑같은 모양으로 다시 생성될 확률은 1㎟ 기준으로 10⁻⁴³에 불과했다. 사람 지문이 같은 확률보다 10³²배 더 낮은 수치다. 이를 사람 지문 크기로 확장하면, 같은 패턴이 생길 확률은 사실상 0에 수렴한다. 또 물리적 충격, 열, 습도에도 강해 지문 형태를 오래 유지할 수 있다. 개발된 전자 피부를 로봇 손에 이식하면 사람처럼 사물을 잡고, 표면의 질감을 인식하거나, 살아 있는 생명체를 구분하는 일도 가능해진다. 연구팀은 온도 센서가 내장된 전자 피부를 부착한 로봇이 사람처럼 뜨거운 물체가 가까이 오면 피하는 물리적 상호작용도 시연했다. 심교승 교수는 “간단한 공정을 활용하면서도 동일한 패턴이 생성될 확률이 실제 지문보다 낮다"며 "개인용 전자 피부나 전주기 관리형 소프트 로봇, 차세대 휴먼 기계 인터페이스 등 보안과 고유 식별이 중요한 미래 기술에 폭넓게 적용될 수 있을 것”라고 전했다. 연구는 UNIST 화학과의 이주영, 박해찬 연구원이 제1저자로 참여했다. 미국 휴스턴대학교 바이오메디컬공학과 정웨이 리(Zhengwei Li) 교수팀과 함께했다. 울산과학기술원 기초과학연구소, 과학기술정보통신부 한국연구재단 신진연구자 지원사업의 지원을 받았다. 연구 결과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈 3월 5일자로 출간됐다.

2025.04.14 22:28박희범 기자

'알파고 이세돌' 업은 박종래 UNIST 총장 "1인 1생성 AI 캠퍼스 만들 것"

박종래 UNIST 총장이 AI 대명사인 '알파고'에 1승을 올린 바둑전설 이세돌을 등에 업고 '1인 1생성 AI 스마트 캠퍼스' 구축을 선언했다. 박 총장은 11일 공학관에서 이세돌 특임교수 기자간담회를 연 자리에서 'AI 스마트 캠퍼스' 구상을 밝혔다. 이 구상에 따르면 박 총장은 올해를 AI 캠퍼스 구축 원년으로 삼을 계획이다. UNIST는 우선 전공과 상관없이 모든 학생이 AI의 기본 소양을 갖출 수 있도록 'AI 기본필수 교육'시스템을 전면 도입한다. 또 '1인 1생성 AI' 체계를 마련해 학습, 연구, 창작의 전 과정에 적용, 혁신할 방침이다. 박종래 총장은 "교육, 연구, 행정 전반에 첨단 AI 기술을 접목한 국내 대학 최초의 시도"라며 "AI 기반 융합 교육과 연구 환경 등을 통해 지역 산업의 디지털 전환을 이끌 것"이라고 말했다. UNIST는 AI 기반 교육 혁신을 위해 AIX 융합형 인재 양성, 연구 인프라 확충, 행정 혁신 등 다방면에서 인공지능 기술을 활용할 계획이다. 올해 상반기부터는 AI 플랫폼 시범 구축과 활성화 프로그램을 시작한다. 교직원과 학생들에게 AI 활용 교육과 지역 산업체 실무 중심 교육을 제공한다. 또한 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라를 강화하고, 자체 AI 시스템인 소형언어모델(sLM)과 자율화 실험실(Autonomous Lab)을 개발·구축해 AI 기반 연구 환경을 확장할 계획이다. 이와함께 지난 2월 특임교수로 임명된 이세돌 교수는 기자 간담회에서 "알파고와의 대결에서 얻은 영감을 UNIST 학생 및 연구자들과 나눌 계획“이라고 언급했다. 이 교수는 알파고와의 대결에서 1승을 거둔 바둑계 전설이다. 이 교수는 현재 AI와 인간의 창의적 사고 융합 경험을 전수 중이다. 강의 과목은 '과학자를 위한 보드게임 제작'이다. 격주 금요일마다 6시간씩 강단에 선다. 강의에서 학생들이 창의적인 문제 해결 능력을 키울 수 있도록 돕는다. 이 교수는 “보드게임 제작 수업은 단순한 게임을 넘어 학생들의 사고방식을 확장하는 과정”이라고 강조했다. 박종래 총장은 이 교수 초빙 배경에 대해 “이 교수의 독창적인 경험과 혁신을 위한 도전 정신을 캠퍼스 전역에 확산시킬 것”이라며 “AI와 바둑의 융합 연구를 통해 학생들의 과학적 사고력과 논리력을 높일 수 있을 것”으로 기대했다.

2025.04.11 16:34박희범 기자

동서발전, UNIST와 현장 문제 풀고 인재 키운다

한국동서발전(대표 권명호)은 울산과학기술원(UNIST) 산업공학과와 함께 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용해 현업 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 협력 프로젝트를 본격 추진한다고 17일 밝혔다. 협력 프로젝트는 동서발전이 매년 추진하는 사내 혁신활동인 '전사 빅데이터 분석과제'의 일환으로, 데이터 기반의 솔루션(모델·지수·시각화 등)을 개발해 실질적 문제 해결과 가치 창출을 목표로 한다. 특히 대학생에게 실무 경험을 제공하는 '프로젝트 랩(Project Lab)'과 연계해 진행한다. '프로젝트 랩'은 학생이 사회에 진출하기 전에 기업에서 발생하는 실전 문제를 경험하고 해결할 수 있도록 지원하는 교육 프로그램으로, 학생은 현장을 경험하고 기업은 대학생의 창의적인 아이디어를 활용할 수 있다. 프로젝트에는 동서발전에서 제공하는 5가지 주요 과제를 바탕으로 UNIST 학생 35명이 12~15개의 팀을 구성해 한 학기 동안 연구와 분석을 진행한다. 이를 통해 동서발전은 AI·데이터 기반 혁신적 해결책을 도출하고, UNIST 학생은 실무형 프로젝트를 통해 기업과 협력하며 실무 역량을 키우게 된다. 김성일 UNIST 산업공학과 교수는 “학생들이 현업에서 접할 수 있는 실질적인 문제를 분석하고 해결하는 과정에서 더욱 심도 있는 학습을 할 수 있을 것”이라며 “데이터 기반의 문제 해결 능력을 갖춘 인재 양성을 위해 적극 지원하겠다”고 말했다. 권명호 동서발전 사장은 “산학 협력을 통해 빅데이터와 AI를 활용한 문제 해결 능력을 배양하고, 기업과 학생 모두가 성장할 수 있는 기회를 지속해서 마련하겠다”며 “앞으로도 데이터 기반 혁신 활동을 강화해 미래 에너지 산업을 선도하겠다”고 밝혔다.

2025.03.17 17:59주문정 기자

IBM도 4년뒤나 해결한다는 양자컴 오류…국내서 '무오류' 후보소재 찾아

양자컴퓨터는 큐비트(연산단위)가 증가할수록 오류도 기하급수적으로 늘어난다. IBM 등은 오는 2029년께면 해결될 것으로 전망하고 있지만, 근본적인 해결책을 제시할 수 있을지는 두고 봐야한다. 그만큼 어렵기 때문이다. 국내 연구진이 이같은 양자컴퓨터의 오류를 근본적으로 해결할 무오류 양자컴퓨팅 소재를 발견했다. 아직은 가능성을 타진하는 후보물질 수준이지만, 양자학계가 비상한 관심을 갖고 예의주시 중이다. 연세대학교는 물리학과 김재훈 교수 연구팀이 2차원 반강자성체 물질에서 키타예프 스핀 액상(Kitaev Spin Liquid)의 특징을 발견했다고 3일 밝혔다. '키타예프 스핀 액상'은 러시아 물리학자 알렉세이 키타예프가 처음 제시한 이론적 모델이다. 2차원 육각격자 위에서 발현되는 양자 자성 상태를 말한다. 스핀(전자들의 자성)이 서로 일정하게 배열되지 않고, 마치 액체처럼 계속 요동치는 것이 특징이다. 연구진은 "이 액상 상태에서 비가환 애니온(Non-Abelian Anyon)이라는 특이한 입자가 나타나는데, 바로 이 입자가 위상 양자컴퓨터를 구현할 수 있는 핵심 요소로 최근 주목받고 있다"고 설명했다. 그러나 양자학계나 업계에서는 키타예프 스핀 액상을 완벽하게 구현하지 못해 연구 성과에 진척이 없었다. 일부 후보물질(α-RuCl₃, Na₂IrO₃ 등)을 중심으로 연구는 활발하다. 연세대 연구진은 이 답을 코발트 기반 육각격자 구조 물질(Cu₃Co₂SbO6)에서 찾았다. 본래 단일 상으로 합성이 어려운 물질이지만, 연구팀은 기판과의 이질 구조 켜쌓기(Heterostructure Epitaxy) 기술을 활용해 단결정 박막을 제작했다. 이를 통해 자기 감수율 측정 및 엑시톤(Exciton)의 외부 자기장에 따른 변화를 관측했다. 그 결과, 스핀들이 특정 방향으로 쉽게 배열되지 못하고 서로 얽혀 제자리에서 쩔쩔매는 듯한 특성(Frustrated Spin)이 나타났으며, 엑시톤과 상호작용하는 과정에서 결합 방향과 빛의 편광 방향에 따라 달라지는 비등방적 반응이 관측되는 등 키타예프 상호작용의 특징이 확인됐다. 또한, 단거리 스핀 상관관계가 닐(Neel) 전이온도의 두 배 이상 온도와 외부 자기장 하에서도 유지됨을 밝혀냈다. 이는 'Cu₃Co₂SbO6'가 키타예프 스핀 액상 상태를 가질 수 있음을 강하게 시사한다는 것이 연구진의 설명이다. 이번 연구는 특히, 기존에 주로 연구되던 4d나 5d 전이금속이 아닌, 코발트 기반의 3d 전이금속에서도 키타예프 스핀 액상 상태가 발현될 수 있음을 처음으로 실험적으로 보여주었다는 점에서 큰 의미가 있다고 연구진은 부연설명했다. 김재훈 교수는 “키타예프 스핀 액상은 양자컴퓨팅에 활용될 수 있는 비가환 애니온이 출현할 수 있는 이상적인 물질 상태”라며, “무오류 양자 연산을 구현할 수 있는 새로운 플랫폼이 될 것”이라며 기대감을 나타냈다. 이 연구는 김재훈 교수 외에 UNIST 손창희 교수 및 유정우 교수(이상 공동교신저자), 부산대 옥종목 교수, 박성균 교수, KAIST 양용수 교수, 울산대 김태헌 교수, 강원대 김흥식 교수 연구진이 공동으로 수행했다. 강백준, 최욱삼, 정택선, 노승현 연구원이 공동 제1저자로 참여했다.

2025.03.03 11:46박희범 기자

KAIST, 수소생산용 백금촉매 비용 10분의 1로 줄일 방법 찾았다

국내 연구진이 수소 생산에 드는 비용을 획기적으로 개선 가능한 촉매기술을 개발했다. KAIST는 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 화학과 김형준 교수 연구팀과 공동연구를 통해 고성능 고안정성 귀금속 단일 원자 촉매를 개발했다고 31일 밝혔다. 수전해 셀은 물을 전기화학적으로 분해해 수소를 생산하는 기술이지만, 촉매로 고가의 백금을 사용한다. 제1저자인 김성빈 연구교수는 "백금 사용량을 10분의1로 줄여 수전해 셀의 경제성을 높이는데 성공했다"며 "미국 에너지부(DOE)가 2026년 목표치로 제시한 수전해 셀 성능(3.0/㎠) 및 귀금속 사용량(0.125mg/㎠)을 유일하게 충족시켰다"고 말했다. 연구팀은 귀금속 촉매의 열화 메커니즘을 역이용(자가조립원조 귀금속 동적배치)했다. 이 방법은 1천℃ 이상의 고온에서 귀금속이 자발적이고 선택적으로 탄화물 지지체에 단일원자로 분해돼 안정적으로 담지되는 합성 기술이다. 이 방법으로 개발한 백금 단일 원자 촉매는 기존대비 10분의 1 정도의 백금촉매를 쓰면서도 3.38A/㎠(1.8V)의 성능을 기록했다., 1A/㎠의 산업용 전류밀도에서도 우수한 안정성을 나타냈다. 기존 수전해셀은 통상 ㎠당 2.9A의 성능을 나타낸다. 김성빈 연구교수는 "기존 수전해셀은 통상 ㎠당 2.9A의 성능을 나타낸다"며 "수전해 셀뿐만 아니라 다양한 귀금속 기반 촉매 공정에도 응용할 수 있어 산업적 파급력이 클 것"으로 예상했다. 김 교수는 "수전해 셀 생산 비용 가운데 촉매 비중이 가장 크다"며 "그동안 촉매가 비싸 상용화가 어려웠다"고 설명했다. 김 교수는 현재 한국 및 미국 특허를 출원했다. 이 연구에는 KAIST 생명화학공학과 김성빈 연구교수가 주도하고, UNIST 에너지화학공학과 신승재 교수, KIST 수소연료전지센터 김호영 박사가 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 `에너지 인바이론멘탈 사이언스' 후면 표지논문(1월 18권)으로 선정됐다.

2025.01.31 17:04박희범 기자

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